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Ce cours présente les techniques principales de machine learning pour l'analyse d'images. Plus précisément :
- Introduction à l'apprentissage non supervisé ("curse of dimensionality", ACP, ACI, NNMF)
- Introduction à l'apprentissage supervisé (overfitting, OLS, Ridge, LASSO, LDA, QDA)
- SVM (Séparateur à vaste marge)
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Réseaux de neurones articifiels (ANNs)
- Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
- Enseignant: Kevin Estiven Giraldo Paniagua
- Enseignant: Yann Gousseau
- Enseignant: Christophe Kervazo
- Enseignant: Saïd Ladjal
- Enseignant: Loïc Le Folgoc
- Enseignant: Arthur Leclaire
- Enseignant: Henri Maître
- Enseignant: Florence Tupin
- Enseignant responsable de l'UE: Pietro Gori
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